- ICH GCP
- Register voor klinische proeven in de VS.
- Klinische proef NCT05912439
Smartphone-gebaseerde gezondheidsgedragsinterventie voor adolescenten
Smartphone-gebaseerde gezondheidsgedragsinterventie voor adolescenten; Gebruiks- en dagelijkse slijtagepercentages.
Studie Overzicht
Toestand
Interventie / Behandeling
Gedetailleerde beschrijving
Gedurende het afgelopen decennium is het bezit van en de toegang tot smartphones en mobiele apparaten enorm gegroeid onder adolescenten en jongeren over de hele wereld. De groei was zodanig dat het bezit van of de toegang tot smartphones onder Amerikaanse adolescenten vier jaar geleden 95% bedroeg en in de vier jaar daarvoor met 23% was toegenomen. Een vergelijkbare ontwikkeling werd waargenomen in de meeste ontwikkelde economieën waar de toegang tot en het bezit van smartphones door adolescenten boven het 90e percentiel ligt. Smartphones worden zo wijd verspreid en gebruikt dat ongeveer 45% van de adolescenten bijna alle uren online doorbrengt. Bescheiden prognoses van het dagelijks gebruik zijn echter dat velen elke dag veel minder tijd online doorbrengen, hoewel dit meestal meer dan 4 uur is.
Extreem smartphonegebruik onder adolescenten en jongeren is uitgebreid besproken, maar een positievere kant van mobiel gebruik is dat een aanzienlijk deel van de adolescenten gezondheidsinformatie en klinische hulp online zoekt via hun mobiele apparaten, wat voldoende mogelijkheden biedt om risicoadolescenten te bereiken met op wetenschap gebaseerde methoden gericht op gezondheidsverbetering. Gezondheidsproblemen, d.w.z. geestelijke gezondheid en leefstijlziekte, vormen een onevenredig zware last voor lagere SES-groepen en voor diverse minderheidsgroepen, en smartphones zouden een essentieel instrument kunnen worden om dergelijke verschillen weg te werken, aangezien de toegang tot en het bezit van smartphones in verschillende economieën niet gerelateerd is aan SES-status, geslacht of ras . De mHealth-markt raakt gestaag verzadigd met applicaties en de jaarlijkse toename van het aantal beschikbare applicaties is de afgelopen jaren enorm gestegen, met naar schatting 350.000 mHealth-applicaties die momenteel op de markt zijn. Slechts 8% van de adolescenten lijkt echter gezondheidstoepassingen te gebruiken om hun gezondheid te verbeteren, wat de ogenschijnlijke kloof benadrukt tussen gemakkelijke toegang, uitgebreid dagelijks gebruik en gebrek aan interesse in mHealth-toepassingen bij adolescenten.
Gebrek aan lichaamsbeweging is bestempeld als een wereldwijde pandemie en gerapporteerd als de 4e belangrijkste wereldwijde doodsoorzaak. Lichamelijke inactiviteit verhoogt het risico op leefstijlziekten, zoals hartaandoeningen, diabetes type 2 en kanker, met wereldwijd meer dan 5 miljoen sterfgevallen per jaar tot gevolg. Verder is de geschatte jaarlijkse financiële last van lichamelijke inactiviteit bijna 54 miljard USD aan gezondheidszorgkosten over de hele wereld. Er lijkt een daling van de fysieke activiteit in de adolescentie te zijn en een groot deel van de adolescenten zit onder de aanbevolen fysieke activiteitsniveaus van de Wereldgezondheidsorganisatie (WHO). Gebrek aan voldoende lichaamsbeweging houdt zich meestal voort tot in de volwassenheid en uit onderzoek blijkt dat de meerderheid van de adolescenten in de EU niet eens de 30% van de aanbevolen dagelijkse lichaamsbeweging haalt. Verder lijken adolescenten het meest ongezonde dieet van alle leeftijdsgroepen te hebben en is de adolescentie een bijzondere gevoeligheidsperiode voor gewichtstoename. Onderzoek heeft herhaaldelijk een significante relatie aangetoond tussen voedingsgedrag en fysieke activiteit in termen van gewichtsbeheersing. De afgelopen decennia is wereldwijd een enorme toename van zwaarlijvigheid bij adolescenten waargenomen en de prevalentie is bijvoorbeeld verdrievoudigd sinds 1975. Kosteneffectieve interventies om de fysieke activiteit te verhogen en het voedingsgedrag bij adolescenten te verbeteren zijn daarom hard nodig.
Lichamelijke inactiviteit en ontoereikende voedingsgewoonten houden vaak verband met invaliderende emotionele problemen en geïntegreerde strategieën moeten alle drie de pijlers omvatten om zowel het fysieke als het mentale welzijn van adolescenten te verbeteren. Mobiele gezondheidsinterventies gericht op het uitschakelen van emotionele problemen bij adolescenten hebben bemoedigende resultaten opgeleverd, ondanks het feit dat de uitvalpercentages bij deze interventies over het algemeen hoog zijn. Uiteenlopende definities van uitval hebben het onderzoek naar dit onderwerp ingewikkeld gemaakt, maar uitval wordt gedefinieerd als het verlaten van de behandeling voordat een vereist niveau van verbetering is bereikt of interventiedoelen zijn bereikt. Onderzoek naar mentale mHealth-interventies bij adolescenten ontbrak vaak aan gedetailleerde tijdgerelateerde gegevens over uitputting naast nauwkeurige definities en analyses van uitputtingsredenen, hoewel recente studies in dat opzicht veelbelovend zijn. Slijtage wordt regelmatig gerapporteerd op twee verschillende tijdstippen; interventie begin en aan het einde van de interventie. Een continue meting van gebruik vs. niet-gebruik bij mHealth-interventies voor adolescenten, terwijl tegelijkertijd gedetailleerde gebruiksgegevens worden verkregen om exacte tijden van uitval bij toekomstige interventies te voorkomen of uit te stellen, zou misschien een betere weergave van uitval zijn.
Er is dringend behoefte aan meer kennis over daadwerkelijke uitvalfactoren en -patronen bij adolescenten door mHealth-interventies. Een beter begrip krijgen van hoe motiverende ondersteuning adolescenten motiveert om mHealth-toepassingen te gebruiken en waarom ze hun interesse behouden of verliezen om ze te gebruiken om hun gezondheid te verbeteren, is van essentieel belang. Motiverende ondersteuning bij mHealth-interventies, gedefinieerd als strategieën om de motivatie te vergroten en uitval tegen te gaan om barrières voor gedragsverandering te overwinnen, omvat vaak het stellen van doelen, feedback, sociale steun en beloningen. Systematische beoordelingen die mogelijke drijfveren achter het gebruik onderzoeken, wijzen op groeps- en taakaanpassing, lokalisatie, functionele gebruikersondersteuning, gamificatie van gezondheidstaken en onmiddellijke visuele maar vereenvoudigde feedback op gebruikersactie, terwijl gendergerelateerde motiverende ondersteuningsfuncties kunnen bijdragen. Timing van motiverende ondersteuning op maat, door middel van just-in-time adaptieve interventies (JITAI's), moet ook worden overwogen bij het implementeren van mHealth-interventies voor adolescenten, aangezien op tijd gebaseerde individualisering hoge uitvalpercentages zou kunnen tegengaan. Gezien de omvang van de gerapporteerde gezondheidsproblemen bij adolescenten en het gebrek aan kosteneffectieve interventies op het gebied van gezondheidsgedrag die specifiek zijn ontwikkeld voor adolescenten, is er een enorme behoefte aan een beter begrip van de redenen van uitval bij mHealth-interventies voor adolescenten. Het doel van deze studie is in de eerste plaats om meer inzicht te krijgen in de continue uitvalpercentages van een mHealth-interventie genaamd SidekickHealth in een adolescente populatie en welke effecten motiverende ondersteuning heeft op uitvalpercentages. Ten tweede is het doel om de effectiviteit van de interventie te onderzoeken met als doel het dagelijkse mentale, voedings- en fysieke gezondheidsgedrag te verbeteren.
Studietype
Inschrijving (Geschat)
Fase
- Niet toepasbaar
Contacten en locaties
Studie Locaties
-
-
Reykjavik
-
Reykjavík, Reykjavik, IJsland, 101
- University of Iceland
-
-
Deelname Criteria
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
- Kind
Accepteert gezonde vrijwilligers
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- Alle kinderen die naar de oudste 3 klassen van drie deelnemende openbare basisscholen in IJsland gaan, komen in aanmerking. Alle kinderen op openbare scholen in de gemeente zijn vanaf 10 jaar uitgerust met een iPad.
Uitsluitingscriteria:
- Uitsluitingscriteria zijn de diagnose van een ernstige stoornis van de intellectuele ontwikkeling en/of lichamelijke, ontwikkelings- en psychische aandoeningen die het gebruik van mobiele apps aanzienlijk beperken.
Studie plan
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
- Primair doel: Fundamentele wetenschap
- Toewijzing: Gerandomiseerd
- Interventioneel model: Parallelle opdracht
- Masker: Geen (open label)
Wapens en interventies
Deelnemersgroep / Arm |
Interventie / Behandeling |
---|---|
Geen tussenkomst: Controle
Maatregelen voor deelnemers in de controlegroep worden verkregen bij baseline en 42 dagen later.
De controlegroep krijgt verder geen contact, toegang tot de mHealth-applicatie of informatie totdat er vragenlijstmaatregelen voor het einde van het onderzoek zijn verstrekt.
|
|
Actieve vergelijker: Behandeling-zoals-gebruikelijk
Voor deelnemers aan Treatment-As-Usual (TAU) worden groepsmetingen verkregen bij aanvang en 42 dagen later.
Deelnemers krijgen een introductie van ongeveer 10 minuten over studiespecificaties en de mHealth-applicatie.
Actieve deelname aan de TAU-groep wordt gedefinieerd als het downloaden van de Sidekick-app en het voltooien van minimaal 3 gezondheidsoefeningen daarin.
De tijd van de training wordt gedefinieerd als het tijdstempel na voltooiing van de training binnen een van de drie typen trainingscategorieën (fysieke activiteit, voeding en geestelijke gezondheid) van de app.
Oefeningsfrequentie verwijst naar hoe vaak een bepaalde oefening werd voltooid door een deelnemer in de TAU-groep.
Tijd van uitputting wordt gedefinieerd als het tijdstempel van de laatste voltooide gezondheidsoefening binnen de Sidekick gedurende de interventieperiode.
Deelnemers aan de TAU-groep gebruiken de applicatie individueel gedurende de proefperiode zonder enige motiverende ondersteuning.
|
Gebruik van de mobiele applicatie genaamd SidekickHealth.
Andere namen:
|
Experimenteel: Interventie
Voor deelnemers aan interventiegroep worden metingen verkregen bij aanvang en 42 dagen later.
Deelnemers krijgen een introductie van ongeveer 10 minuten over studiespecificaties en de mHealth-applicatie.
Actieve deelname aan interventiegroep wordt gedefinieerd als het downloaden van de Sidekick-app en het daarin uitvoeren van minimaal 3 gezondheidsoefeningen.
De tijd van de training wordt gedefinieerd als het tijdstempel na voltooiing van de training binnen een van de drie typen trainingscategorieën (fysieke activiteit, voeding en geestelijke gezondheid) van de app.
Oefeningsfrequentie verwijst naar hoe vaak een bepaalde oefening werd voltooid door een deelnemer in de TAU-groep.
Tijd van uitputting wordt gedefinieerd als het tijdstempel van de laatste voltooide gezondheidsoefening binnen de Sidekick gedurende de interventieperiode.
Deelnemers aan de interventiegroep ontvangen wekelijkse motiverende ondersteuning in de vorm van individuele en groepsfeedback over gebruik, deelname aan vriendelijke gezondheidstaakwedstrijden en wekelijkse altruïstische beloningen voor gebruik.
|
Gebruik van de mobiele applicatie genaamd SidekickHealth.
Andere namen:
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
---|---|---|
Applicatie gebruik
Tijdsspanne: Van opname tot ontslag, maximaal 6 weken.
|
Tijdstempel in dagen, minuten en seconden van elke voltooide gezondheidsactiviteit in de mobiele applicatie
|
Van opname tot ontslag, maximaal 6 weken.
|
Secundaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
---|---|---|
Symptomen van angst en depressie
Tijdsspanne: Van opname tot ontslag, maximaal 6 weken.
|
Angst- en depressieve symptomen worden beoordeeld met behulp van de Revised Children's Anxiety and Depression Scale (RCADS), een zelfrapportage-instrument voor kinderen en jongeren.
De schaal is een vierpunts Likertschaal, omvat 47 vragen en is onderverdeeld in 6 subschalen; verlatingsangstsymptomen, algemene angstsymptomen, obsessieve-compulsiesymptomen, sociale angstsymptomen, panieksymptomen, depressiesymptomen.
Een T-score boven de 65 markeerde een klinisch afkappunt.
De psychometrie van de inventaris is bestudeerd met acceptabele bevindingen bij zowel Amerikaanse als IJslandse pediatrische populaties
|
Van opname tot ontslag, maximaal 6 weken.
|
Algemene zelfredzaamheid
Tijdsspanne: Van opname tot ontslag, maximaal 6 weken.
|
General Self Efficacy Scale (GSE), een zelfrapportagevragenlijst van 10 items met totaalscores van 10 tot 40, wordt gebruikt om zelfeffectiviteitsniveaus te meten waarbij een hogere score leidt tot toenemende zelfeffectiviteit.
Aanvaardbare psychometrische eigenschappen voor de vragenlijst zijn verkregen en deze wordt wereldwijd gebruikt in jeugdpopulaties.
|
Van opname tot ontslag, maximaal 6 weken.
|
Slaapgewoonten
Tijdsspanne: Van opname tot ontslag, maximaal 6 weken.
|
Het algoritme voor slaapscreening van BEARS wordt gebruikt om de slaapproblemen van deelnemers te evalueren.
Het is een screeningsinstrument voor kinderen van 2 tot 18 jaar oud, een binair (0-1) ouderlijk of zelfbeoordelingsinstrument waarvan de psychometrie is bestudeerd met aanvaardbare bevindingen bij pediatrische populaties.
Zelfevaluatie wordt toegepast in de onderzoekspopulatie.
|
Van opname tot ontslag, maximaal 6 weken.
|
Medewerkers en onderzoekers
Sponsor
Publicaties en nuttige links
Algemene publicaties
- Mohr DC, Burns MN, Schueller SM, Clarke G, Klinkman M. Behavioral intervention technologies: evidence review and recommendations for future research in mental health. Gen Hosp Psychiatry. 2013 Jul-Aug;35(4):332-8. doi: 10.1016/j.genhosppsych.2013.03.008. Epub 2013 May 8.
- Lee IM, Shiroma EJ, Lobelo F, Puska P, Blair SN, Katzmarzyk PT; Lancet Physical Activity Series Working Group. Effect of physical inactivity on major non-communicable diseases worldwide: an analysis of burden of disease and life expectancy. Lancet. 2012 Jul 21;380(9838):219-29. doi: 10.1016/S0140-6736(12)61031-9.
- Kohl HW 3rd, Craig CL, Lambert EV, Inoue S, Alkandari JR, Leetongin G, Kahlmeier S; Lancet Physical Activity Series Working Group. The pandemic of physical inactivity: global action for public health. Lancet. 2012 Jul 21;380(9838):294-305. doi: 10.1016/S0140-6736(12)60898-8.
- Nahum-Shani I, Smith SN, Spring BJ, Collins LM, Witkiewitz K, Tewari A, Murphy SA. Just-in-Time Adaptive Interventions (JITAIs) in Mobile Health: Key Components and Design Principles for Ongoing Health Behavior Support. Ann Behav Med. 2018 May 18;52(6):446-462. doi: 10.1007/s12160-016-9830-8.
- Eysenbach G. The law of attrition. J Med Internet Res. 2005 Mar 31;7(1):e11. doi: 10.2196/jmir.7.1.e11.
- Telama R, Yang X, Viikari J, Valimaki I, Wanne O, Raitakari O. Physical activity from childhood to adulthood: a 21-year tracking study. Am J Prev Med. 2005 Apr;28(3):267-73. doi: 10.1016/j.amepre.2004.12.003.
- Rose T, Barker M, Maria Jacob C, Morrison L, Lawrence W, Strommer S, Vogel C, Woods-Townsend K, Farrell D, Inskip H, Baird J. A Systematic Review of Digital Interventions for Improving the Diet and Physical Activity Behaviors of Adolescents. J Adolesc Health. 2017 Dec;61(6):669-677. doi: 10.1016/j.jadohealth.2017.05.024. Epub 2017 Aug 16.
- Ding D, Lawson KD, Kolbe-Alexander TL, Finkelstein EA, Katzmarzyk PT, van Mechelen W, Pratt M; Lancet Physical Activity Series 2 Executive Committee. The economic burden of physical inactivity: a global analysis of major non-communicable diseases. Lancet. 2016 Sep 24;388(10051):1311-24. doi: 10.1016/S0140-6736(16)30383-X. Epub 2016 Jul 28.
- Jones EAK, Mitra AK, Bhuiyan AR. Impact of COVID-19 on Mental Health in Adolescents: A Systematic Review. Int J Environ Res Public Health. 2021 Mar 3;18(5):2470. doi: 10.3390/ijerph18052470.
- Kormendi A. [Smartphone usage among adolescents]. Psychiatr Hung. 2015;30(3):297-302. Hungarian.
- Birnbaum ML, Rizvi AF, Confino J, Correll CU, Kane JM. Role of social media and the Internet in pathways to care for adolescents and young adults with psychotic disorders and non-psychotic mood disorders. Early Interv Psychiatry. 2017 Aug;11(4):290-295. doi: 10.1111/eip.12237. Epub 2015 Mar 23. Erratum In: Early Interv Psychiatry. 2017 Dec;11(6):539.
- Lawlor, A. & Kirakowski, J. (2014). Online support groups for mental health: A space for challenging self-stigma or a means of social avoidance? Computers in Human Behavior, 32, 152-161. https://doi.org/10.1016/j.chb.2013.11.015
- Pretorius C, Chambers D, Coyle D. Young People's Online Help-Seeking and Mental Health Difficulties: Systematic Narrative Review. J Med Internet Res. 2019 Nov 19;21(11):e13873. doi: 10.2196/13873.
- McLaughlin KA, Costello EJ, Leblanc W, Sampson NA, Kessler RC. Socioeconomic status and adolescent mental disorders. Am J Public Health. 2012 Sep;102(9):1742-50. doi: 10.2105/AJPH.2011.300477. Epub 2012 Feb 16.
- Radomski AD, Wozney L, McGrath P, Huguet A, Hartling L, Dyson MP, Bennett K, Newton AS. Design and Delivery Features That May Improve the Use of Internet-Based Cognitive Behavioral Therapy for Children and Adolescents With Anxiety: A Realist Literature Synthesis With a Persuasive Systems Design Perspective. J Med Internet Res. 2019 Feb 5;21(2):e11128. doi: 10.2196/11128.
- IQVIA Institute. (2021, July 1). Digital Health Trends 2021. IQVIA. https://www.iqvia.com/-/media/iqvia/pdfs/institute-reports/digital-health-trends-2021/iqvia-institute-digital-health-trends-2021.pdf
- Chan, A., Kow, R. & Cheng, J. K. (2017). Adolescents' perceptions on smartphone applications (apps) for health management. Journal of Mobile Technology in Medicine, 6(2), 47-55. https://doi.org/10.7309/jmtm.6.2.6
- Sember V, Jurak G, Kovac M, Duric S, Starc G. Decline of physical activity in early adolescence: A 3-year cohort study. PLoS One. 2020 Mar 11;15(3):e0229305. doi: 10.1371/journal.pone.0229305. eCollection 2020.
- World Health Organization (2010). Global Recommendations on Physical Activity for Health, Executive Summary. Geneva, Switzerland: World Health Organization. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK305060/
- OECD (2016). Health at a Glance: Europe 2016 - State of Health in the EU Cycle. Paris, France: OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/9789264265592-en
- Craigie AM, Lake AA, Kelly SA, Adamson AJ, Mathers JC. Tracking of obesity-related behaviours from childhood to adulthood: A systematic review. Maturitas. 2011 Nov;70(3):266-84. doi: 10.1016/j.maturitas.2011.08.005. Epub 2011 Sep 15.
- Kouvari M, Karipidou M, Tsiampalis T, Mamalaki E, Poulimeneas D, Bathrellou E, Panagiotakos D, Yannakoulia M. Digital Health Interventions for Weight Management in Children and Adolescents: Systematic Review and Meta-analysis. J Med Internet Res. 2022 Feb 14;24(2):e30675. doi: 10.2196/30675.
- WHO (2021, June 9th). Obesity and Overweight. World Health Organization. Retrieved January 26, 2023, from https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/obesity-and-overweight#cms
- Meyerowitz-Katz G, Ravi S, Arnolda L, Feng X, Maberly G, Astell-Burt T. Rates of Attrition and Dropout in App-Based Interventions for Chronic Disease: Systematic Review and Meta-Analysis. J Med Internet Res. 2020 Sep 29;22(9):e20283. doi: 10.2196/20283.
- Topooco N, Bylehn S, Dahlstrom Nysater E, Holmlund J, Lindegaard J, Johansson S, Aberg L, Bergman Nordgren L, Zetterqvist M, Andersson G. Evaluating the Efficacy of Internet-Delivered Cognitive Behavioral Therapy Blended With Synchronous Chat Sessions to Treat Adolescent Depression: Randomized Controlled Trial. J Med Internet Res. 2019 Nov 1;21(11):e13393. doi: 10.2196/13393.
- Adelman CB, Panza KE, Bartley CA, Bontempo A, Bloch MH. A meta-analysis of computerized cognitive-behavioral therapy for the treatment of DSM-5 anxiety disorders. J Clin Psychiatry. 2014 Jul;75(7):e695-704. doi: 10.4088/JCP.13r08894.
- Maenhout L, Peuters C, Cardon G, Crombez G, DeSmet A, Compernolle S. Nonusage Attrition of Adolescents in an mHealth Promotion Intervention and the Role of Socioeconomic Status: Secondary Analysis of a 2-Arm Cluster-Controlled Trial. JMIR Mhealth Uhealth. 2022 May 10;10(5):e36404. doi: 10.2196/36404.
- Twomey C, O'Reilly G, Byrne M, Bury M, White A, Kissane S, McMahon A, Clancy N. A randomized controlled trial of the computerized CBT programme, MoodGYM, for public mental health service users waiting for interventions. Br J Clin Psychol. 2014 Nov;53(4):433-50. doi: 10.1111/bjc.12055. Epub 2014 May 15.
- Melville KM, Casey LM, Kavanagh DJ. Dropout from Internet-based treatment for psychological disorders. Br J Clin Psychol. 2010 Nov;49(Pt 4):455-71. doi: 10.1348/014466509X472138. Epub 2009 Oct 1.
- Mitchell, A. J. & Selmes, T. (2007). Why don't patients attend their appointments? Maintaining engagement with psychiatric services. Advances in psychiatric treatment, 13(6).423-434. https://doi.org/10.1192/apt.bp.106.003202
- Vigerland S, Lenhard F, Bonnert M, Lalouni M, Hedman E, Ahlen J, Olen O, Serlachius E, Ljotsson B. Internet-delivered cognitive behavior therapy for children and adolescents: A systematic review and meta-analysis. Clin Psychol Rev. 2016 Dec;50:1-10. doi: 10.1016/j.cpr.2016.09.005. Epub 2016 Sep 20.
- Jeminiwa RN, Hohmann NS, Fox BI. Developing a Theoretical Framework for Evaluating the Quality of mHealth Apps for Adolescent Users: A Systematic Review. J Pediatr Pharmacol Ther. 2019 Jul-Aug;24(4):254-269. doi: 10.5863/1551-6776-24.4.254.
- Palos-Sanchez PR, Saura JR, Rios Martin MA, Aguayo-Camacho M. Toward a Better Understanding of the Intention to Use mHealth Apps: Exploratory Study. JMIR Mhealth Uhealth. 2021 Sep 9;9(9):e27021. doi: 10.2196/27021.
- Egilsson E, Bjarnason R, Njardvik U. Usage and Weekly Attrition in a Smartphone-Based Health Behavior Intervention for Adolescents: Pilot Randomized Controlled Trial. JMIR Form Res. 2021 Feb 17;5(2):e21432. doi: 10.2196/21432.
- Bear HA, Ayala Nunes L, DeJesus J, Liverpool S, Moltrecht B, Neelakantan L, Harriss E, Watkins E, Fazel M. Determination of Markers of Successful Implementation of Mental Health Apps for Young People: Systematic Review. J Med Internet Res. 2022 Nov 9;24(11):e40347. doi: 10.2196/40347.
Studie record data
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Werkelijk)
Primaire voltooiing (Werkelijk)
Studie voltooiing (Geschat)
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
Eerst geplaatst (Werkelijk)
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
Laatst geverifieerd
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Andere studie-ID-nummers
- UI-2023-mHealth
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
Beschrijving IPD-plan
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .